读取shp文件之后怎么进行变异函数分析

进行变异函数分析需要先对空间数据进行半变异函数的拟合，然后再进行变异函数的拟合。

1. 半变异函数拟合

使用`gstat`包中的`variofit()`函数可以进行半变异函数的拟合。示例代码如下：

library(gstat)

# 读取shapefile文件
shp <- readOGR(dsn = "path/to/shapefile", layer = "example")

# 提取属性数据
data <- shp$attribute

# 获取空间坐标
coords <- shp@coords

# 计算半变异函数
v <- variogram(data ~ 1, coords)

# 拟合半变异函数
fit <- variofit(v, model = vgm("Sph", psill = 1, range = 5000, nugget = 0.2), 
                fit.method = 2, fix.nugget = TRUE, verbose = TRUE)

上述代码中，首先读取了shapefile文件，然后提取了属性数据和空间坐标。接着计算了半变异函数，并使用`variofit()`函数拟合了半变异函数。`vgm()`函数用于指定半变异函数的模型，这里使用的是球型模型（Sph），并指定了半方差的平台值（psill）、空间相关性的距离阈值（range）和块效应（nugget）。拟合结果存储在`fit`变量中。

2. 变异函数拟合

使用`gstat`包中的`krige()`函数可以进行变异函数的拟合。示例代码如下：

# 生成预测网格
grid <- expand.grid(seq(min(coords[,1]), max(coords[,1]), by = 1000), 
                    seq(min(coords[,2]), max(coords[,2]), by = 1000))

# 进行克里金插值
krige <- krige(data ~ 1, coords, grid, fit$krige)

上述代码中，首先生成了一个预测网格，然后使用`krige()`函数进行克里金插值预测。`krige()`函数使用半变异函数的拟合结果`fit`，输入要插值的属性数据和空间坐标，以及预测网格。插值结果存储在`krige`变量中。

3. 绘制变异函数图像

使用`plot()`函数可以绘制半变异函数和变异函数的图像。示例代码如下：

# 绘制半变异函数
plot(v, fit.variogram = fit)

# 绘制变异函数
plot(krige)

上述代码中，使用`plot()`函数分别绘制了半变异函数和变异函数的图像。在绘制半变异函数时，指定参数`fit.variogram = fit`以使用拟合结果绘制拟合曲线。